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    實現貨物運輸高效匹配,優化運輸路線

    2019-09-05 1196

           自進入大數據時代以來,大數據就在悄然改變車貨匹配、銷售預測與庫存、供應鏈協同管理、運輸線路分析、設備修理預測等方面的內容,使國際快遞物流人的思維方式發生了很大變化。 近年來,國內的大數據研究、應用與發展取得了顯著成效。未來,大數據將成為現代社會基礎設施的一部分,對于國際快遞物流行業來說,大數據將像公路、鐵路、通信網絡、港口、水電一樣成為基礎設施,但大數據不會因 為使用而貶值?,F如今,在很多人看來,國際快遞物流行業仍是互聯網領域最后一塊未開墾之地,大數據在這方面的應用仍未落到實地。所以,將大數據引入國際快遞物流領域意義非凡。那么,對于傳統國際快遞物流來說,大數據的引入究竟能為 其帶來何種變革呢? 

    1.大數據與變革車貨匹配 

          每個國際快遞物流園區都有很多信息部,園區的停車場停放著很多閑置的運輸車輛,有些FBA頭程物流車輛往往要等2~3天才能完成配貨,造成了嚴重的資源浪費。面對這種情況,車貨匹配的信息平臺與App應運而生,且不論車貨匹配產生了多少數據,僅大數據沉淀就需要耗費很長一段時間。車貨匹配產生的數據經過運力池分析后,標準的公共運力與人們對專業運力的個性化需求可以有效匹配,同時與企業信息系統相結合也能實現全 面整合與優化。 通過大數據讓車輛與貨物實現高效匹配,不僅能減少車輛空駛產生的損耗,還能實現節能減排,一舉多得。隨著大數據的廣泛應用,公共信息平臺缺乏貨源或貨源信息不實等問題能得以有效解決。但目前,國 內專注于車貨匹配的平臺型企業仍處在探索階段,車貨匹配效果不佳, 運作乏力。

    2.大數據與優化運輸路線 

         UPS國際快遞在使用大數據優化運輸路線方面做出了有益示范,具體分析如下:UPS國際快遞的配送人員無須自己設計最優的配送路線, Orion漿統可實時對20萬種可能的配送路線進行分析,在3秒鐘之內找到最佳的配送路線。通過大數據分析,UPS國際快遞做出了如下規定: 卡車不能左轉,以縮短行駛過程中的等待時間。未來,UPS國際快遞將使用大數據對快遞員行為進行預測,以及時糾正其錯誤行為,降低問題發生的頻率。 通過對大數據的運用,國際快遞物流運輸效率將得以大幅提升,國際快遞物流企業之間的溝通、交流將變得更加便利,國際快遞物流配送路徑將實現優化。所以,UPS國 際快遞的配送人員寧愿繞圈也不愿意左轉的做法聽起來不可思議,實際上 真的節省了配送時間、降低了油耗。以往的數據顯示,UPS國際快遞的配 送人員貫徹公司盡量避免左轉的策略,不僅減少了行駛路程,還使配送的 包裹數量增加了350000件。 3.大數據與預測銷售和庫存 通過改變互聯網技術與商業模式,從生產者到顧客的供應渠道也能 得以有效改變,這一改變從時間、空間兩大層面為國際快遞物流業新價值的創游 奠定了基礎。利用大數據對庫存結構進行優化,使庫存成本不斷下降, 對商品品類進行有效分析,系統可對促銷商品、引流商品進行精確劃分。 同時,系統還能以現有的銷售數據為依據進行建模分析,以對商品的安全庫存做出科學判斷,及時發布預警。這樣一來,系統無須再以往年的銷售情況為依據對當前的庫存狀況進行預測,可以降低庫存,提升資金借助不斷變化的互聯網技術,全國國際快遞物流業布局可實現有效調整。國際快遞物流企業無須再在全國范圍內布局配送中心,整個國際快遞物流配送模式將從用戶提交個性化訂單向上推移,發生顯著改變。過去供給決定需求的模式將被徹底改變,今后更多的是從需求倒推供給,以需求模式為依據對供給點進行設置。這就是大數據時代帶來的變革。

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